快速幂运算, 快速幂取模运算,及慢速乘法

本文详细介绍了快速幂运算的原理及实现代码,包括基本的快速幂运算、快速幂后求模运算以及处理大数据时的慢速乘法。通过具体实例解释了如何将大指数分解为二进制形式进行高效计算,适用于解决大数幂运算和模运算问题。

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1.快速幂运算

求x的n次方, 或其对mod求模的问题用到快速幂运算, 代码如下非常简单, 这里做一点解释


typedef long long ll;
ll mod_pow(ll x, ll n)
{
	ll ans = 1, base = x;
	while(n > 0)
	{
		if(n & 1) ans = ans * base;//若n的二进制最低位是1, ans需要乘上base
		base = base * base;
		n >>= 1; //n二进制右移
	}
	return ans;
}



解释
例如x^22 = x ^ 16 * x ^ 4 * x ^ 2(22 的二进制是10110)
都可以做如上转换
带入上面代码, 首先n的二进制尾数为0, 不进行ans * base运算,
接下来base = x * x, n右移。
n二进制尾数是1 ans = ans * base, 一步步过去, ans陆续乘上x的二, 四, 十六次方, 函数返回最终结果。

2.对于快速幂后求模的添加一点即可



typedef long long ll;
ll mod_pow(ll x, ll n, ll mod)
{
	ll ans = 1, base = x;
	while(n > 0)
	{
		if(n & 1) ans = ans * base % mod;//若n的二进制最低位是1, res作为最终结果需要乘上x
		base = base * base % mod;
		n >>= 1; //n二进制右移
	}
	return ans;
}

3.慢速乘法
若数据过大可以看到ans * base会爆long long 的内存, 因为是先乘后求模,所以需要使得ans * base在mod的范围内, 这里就用到了慢速乘法。

ll mul(ll a, ll b, ll mod)
{
	ll ans  = 0, base = a;
	while(b)
	{
		if(b & 1) ans = (ans + base) % mod;
		base = (base + base) % mod;
		b >>= 1;
	}

	return ans;
}

ll mod_pow(ll x, ll n, ll mod)
{
	ll ans  = 1, base = x % mod;
	while(n)
	{
		if(n & 1) ans = mul(ans, base, mod);				//慢乘, 其原理和快速幂相似。
		base = mul(base, base, mod);
		n >>= 1;
	}

	return ans;
}

牛客小白月赛12:B. 华华教月月做数学传送门


#include<iostream>
#include<set>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

typedef long long ll;

ll mul(ll a, ll b, ll mod)
{
	ll ans  = 0, base = a;
	while(b)
	{
		if(b & 1) ans = (ans + base) % mod;
		base = (base + base) % mod;
		b >>= 1;
	}

	return ans;
}

ll mod_pow(ll x, ll n, ll mod)
{
	ll ans  = 1, base = x;
	while(n)
	{
		if(n & 1) ans = mul(ans, base, mod);
		base = mul(base, base, mod);
		n >>= 1;
	}

	return ans;
}

int main()
{
	int t;
	scanf("%d", &t);
	while(t--)
	{
		ll a, b, p;
		scanf("%lld %lld %lld", &a, &b, &p);
		printf("%lld\n", mod_pow(a, b, p));
	}
}
在一个充满奇妙代码的虚拟世界中,有一位著名的代码探险家 LYET。某天,他在古老的代码遗迹中发现了一段复杂的代码文档 A,文档中描述了许多函数 B,以及这些函数的详细声明 B ′ 。更令人兴奋的是,LYET 还找到了一段神秘的代码片段 C,据说找到与之相关的函数能解开代码遗迹的终极秘密。 然而,探险过程并不容易!LYET 必须确定文档 A 中包含哪些函数 B,而这些函数的声明 B ′ 中还需要包含这段神秘代码片段 C。面对繁琐的手动筛选,聪明的代码探险家 LYET 决定求助于你这位传奇的代码考古专家。 你告诉 LYET:“这太简单了!我们只需要把文档 A 中提到的函数 B,以及声明中包含 C 的函数 B ′ ,找出来匹配一下,就能解决问题!” 为了完成这个任务,你需要编写一个强大的字符串解析器,用来解析文档 A、短代码片段 C,以及函数集合 {B n ​ } 和它们的声明 {B n ′ ​ }。这样,你们就能快速找到哪些函数揭示了代码遗迹的秘密! ———— 形式化地来说,你需要找到那些字符串 B 满足以下条件: 文档 A 中包含 B,同时 B 的函数声明 B ′ 中包含代码片段 C。 输入格式: 第一行包含一个正整数 n,表示函数的数量,满足 1≤n≤10 4 。 第二行包含两个字符串 A 和 C,满足 1≤∣A∣,∣C∣≤10 4 。 接下来 n 行,每行包含两个字符串 B 和 B ′ ,满足 1≤∣B∣,∣B ′ ∣≤10 4 。 注意,字符串中仅包含大小写字母。 输出格式: 从小到大,每一行输出一个整数 i,满足:B i ​ 在文档 A 中,同时函数声明 B i ′ ​ 中包含代码片段 C。 输入样例: 4 abcdefg z abcde zoi abcde oi abpde zoi efg bdz 输出样例: 1 4 样例解释: 对于第 1 组数据,B=abcde,B ′ =zoi,满足 A 中包含 B,且满足 B ′ 中包含 C。 对于第 4 组数据,B=efg,B ′ =bdz,满足 A 中包含 B,且满足 B ′ 中包含 C。 对于第 2 组数据,B=abcde,B ′ =oi,满足 A 中包含 B,但不满足 B ′ 中包含 C。 对于第 3 组数据,B=abpde,B ′ =zoi,不满足 A 中包含 B,满足 B ′ 中包含 C。 代码长度限制 16 KB 时间限制 1500 ms 内存限制 512 MB 栈限制 8192 KB
06-17
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